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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:13044

生成式推荐算法工程师

未披露 · 北京 · 快手科技

主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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        "responsibilities": "生成式推荐算法工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1005\n工作地点:北京\n发布时间:2026-08-09\n\n岗位职责\n1. 应用大模型技术优化亿级用户视频推荐系统,显著提升用户停留时长、点击率、留存率等核心业务指标;\n2. 基于生成式推荐模型重构推荐系统架构与底层逻辑,推动生成式推荐范式在多种业务场景中的规模化落地;\n3. 持续提升生成式推荐模型性能,涵盖生成式推荐模型扩展(Scaling)、强化学习偏好对齐、大语言模型知识融入与推荐系统协同等关键方向。\n\n任职要求\n1. 对AI技术具备强烈热情,认同技术驱动业务与社会价值提升;\n2. 高度关注推荐大模型/大语言模型技术前沿,对行业动态有持续追踪和理解;\n3. 在推荐系统、计算广告、信息检索、NLP、LLM、强化学习、多模态、高效训练/推理等至少一个领域具备扎实技术积累与业务落地经验。",
        "requirements_text": "生成式推荐算法工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1005\n工作地点:北京\n发布时间:2026-08-09\n\n岗位职责\n1. 应用大模型技术优化亿级用户视频推荐系统,显著提升用户停留时长、点击率、留存率等核心业务指标;\n2. 基于生成式推荐模型重构推荐系统架构与底层逻辑,推动生成式推荐范式在多种业务场景中的规模化落地;\n3. 持续提升生成式推荐模型性能,涵盖生成式推荐模型扩展(Scaling)、强化学习偏好对齐、大语言模型知识融入与推荐系统协同等关键方向。\n\n任职要求\n1. 对AI技术具备强烈热情,认同技术驱动业务与社会价值提升;\n2. 高度关注推荐大模型/大语言模型技术前沿,对行业动态有持续追踪和理解;\n3. 在推荐系统、计算广告、信息检索、NLP、LLM、强化学习、多模态、高效训练/推理等至少一个领域具备扎实技术积累与业务落地经验。",
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            "强化学习",
            "自然语言处理",
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